基于航空影像的建筑物边缘直线特征提取方法

基于航空影像建筑物个数繁多、形状复杂,且存在较多的干扰信息,提出一种新颖的建筑物边缘直线特征提取方法.对航空影像进行改进标记分水岭分割,并结合DSM高度信息,有效去除道路和阴影的影响.同时,对影像进行基于多尺度自适应加权的改进canny算子的边缘检测.在每一个分割得到的建筑物初始区域内,对检测到的边缘点进行相位编组提取直线,利用建筑物屋顶约束条件,统计屋顶的主方向,修正和规划直线段,实现了建筑物边缘直线特征快速、有效的提取.     

边缘检测与面向对象结合的高分影像建筑物提取

随着遥感影像分辨率的不断提升,影像中地物目标的细节变得更加清晰。由于早期影像分辨率较低,图像模糊,影像处理主要参考光谱信息,忽略了空间信息,提取精度一般。为了提高高分影像中建筑物的提取精度,充分利用光谱、空间、纹理3类信息,研究了基于面向对象的高分影像建筑物提取,并将基于改进Canny算子的多尺度分割与多规则相结合提取建筑物,最后用样本区验证精度。研究结果表明,该方法对高分影像建筑物的提取效果较好。与常规面向对象相比,方法对建筑物提取精度明显提升,且能更加充分的利用影像的空间信息与纹理信息。     

从资源3号卫星影像中提取厦门市不透水面信息

不透水面是城市地区的典型特征,不透水面的增加导致了水质恶化、城市热岛效应等一系列生态环境问题.选用高分辨率资源3号遥感影像,利用面向对象的方法,进行厦门市不透水面信息的提取.为突出不透水面的信息,将影像进行主成分变换、提取归一化植被指数和归一化水体指数,将第一主成分、归一化植被指数和归一化水体指数合成为新的影像;根据最小不透水面的面积原则,确定最优的分割尺度,结合形状、光谱等信息,对合成后的影像进行多尺度分割;再在最优尺度分割结果的基础上进行分类,并将阴影作为分类体系中单独一类,获得不透水面、裸土、水体、植被、阴影的分类结果;利用真实世界地物的形状特征和邻近关系特征,对阴影区域进行判别及合并,获得不透水面,并根据实地观测,对提取结果进行精度评价,不透水面提取的精度达80%.     

GF-1遥感影像林地信息提取方法的研究

林地资源是地球上可再生自然资源和生态系统的主体,对于人类的生活和发展都有无法替代的作用。本文应用高分一号卫星遥感影像,基于e Cognition软件平台,采用面向对象方法对孟家岗落叶松人工林进行林地信息的提取。选取多尺度分割方法,通过大量实验确定最优分割尺度参数,结合光谱特征,采用阈值分类算法实现林地的高效精确提取。     

基于ICA算法和尺度优化的无人机影像树冠提取方法

针对高分辨率遥感影像进行树冠提取时所遇到的由各类地物之间的相关性和复杂性带来的地物提取难点,将独立分量分析算法和尺度优化法结合进行树冠提取研究.首先,通过独立分量分析算法优化高分辨率遥感影像,去除地物波谱信息之间的相关性,并将ICA变换得到的特征值作为波段加权的权重;再通过改进的最优尺度计算模型选择最优的分割尺度;最后通过对树冠提取的平均精度评价该改进的计算模型.将本研究方法与单纯尺度优化法实验对比分析,结果表明:本文方法有利于降低"同谱异物"和"同物异谱"以及树冠连冠现象,提高树冠信息提取的精度,并可有效避免人为确定分割尺度的主观性和低效性.     

多尺度空洞卷积金字塔网络建筑物提取

为改善现有深度学习方法获取图像特征尺度单一、提取精度较低等问题,提出多尺度空洞卷积金字塔网络建筑物提取方法。多尺度空洞卷积金字塔网络以U-Net为基础模型,编码-解码阶段采用空洞卷积替换普通卷积扩大感受野,使得每个卷积层输出包含比普通卷积更大范围的特征信息,以利于获取遥感影像中建筑物特征的全局信息,金字塔池化模块结合U-Net跳跃连接结构整合多尺度的特征,以获取高分辨率全局整体信息及低分辨率局部细节信息。在WHU数据集上进行提取实验,交并比达到了91.876%,相比其他语义分割网络交并比提升4.547%～10.826%,在Inria数据集上进行泛化实验,泛化精度高于其他网络。结果表明所提出的空洞卷积金字塔网络提取精度高,泛化能力强,且在不同尺度建筑物提取上具有良好的适应性。     

基于语义分割的遥感影像建筑物自动提取方法

当前地理信息动态更新中遥感影像建筑物提取仍需通过人机交互实现,生产效率较低,针对该问题提出了一种基于语义分割的端对端的遥感影像建筑物提取方法.该方法将提取任务分解为编码和解码两个过程,其中编码过程负责从输入的高分辨率遥感影像中提取建筑物的抽象特征,而解码过程则基于提取到的地物特征建立特征与提取结果的映射关系,从而获得像素级的高精度提取结果.采用高分辨率航拍影像和Worldview卫星影像进行试验,与传统的建筑物提取方法进行对比.结果表明,所提方法的精确度、召回率、F1得分和交并比相对于传统提取方法均有明显提高,能够有效解决地理信息数据生产中建筑物提取的问题.     

基于高分遥感的一种新的面向对象城市建筑物信息提取的方法研究

摘要:[目的]为了提高城市建筑物信息提取精度,本文在前人研究的基础上,针对下垫面结构复杂的城市区,提出了多尺度分割和规则数据库结合的面向对象方法,对城市区建筑物信息进行提取。[方法]该方法首先采用Full Lambda-Schedule算法对QuickBird多波段和全波段数据融合数据进行尺度分割,获取尺度分割结果;再根据光谱特征、形状特征、几何特征和纹理特征等指标建立规则知识库,利用规则数据库对尺度分割结果进行建筑物信息的提取。以广州市白云区为研究区,利用尺度分割和规则数据库结合的方法提取建筑物信息,提取结果与其它分类结果进行了比较。[结果和结论]结果表明:基于规则的面向对象的分类方法可以有效地避免传统的基于像素分类时出现的椒盐现象,避免一些错分、漏分的情况分类（如:道路和阴影）,结果更加符合人类的思维方式,与实际值更接近,总体分类精度达到87.0154%,Kappa系数为0.8714,比一般面向对象分类方法更适合作为城市建筑物专题数据库更新的有效方法。     

基于SPOT影像的城市建筑物的识别应用

在SPOT高分辨率影像预处理的基础上,采用HIS变换法对2.5m分辨率全色影像和10m分辨率多光谱影像进行了融合处理,通过建筑物阴影提取了建筑物高程;采用正交小波变换方法提取了图像的纹理信息,将光谱信息、高程信息与纹理信息组合起来,对东莞市的高、中、低层建筑物进行了识别.结果表明,此方法对提取城市建筑物识别的精度较高.     

高分影像水体信息提取对比研究

针对天绘一号卫星高分辨率影像,采用面向对象分类方法对怀柔水库区域进行水体信息提取,在多尺度分割的基础上,统计地物的光谱信息、形状因子和亮度均值等,建立水体信息的特征集,充分利用高分辨率的特点提取水体信息,同时选取了参数相近的SPOT和Rapid Eye两幅国外高分影像进行对比研究,使用相同方法进行水体提取,对实验过程和结果进行了对比分析.针对提取结果,采用野外采样和矢量图分析两种方法综合进行精度评价.实验制定了适用于天绘影像的水体提取的方法和规则,分析不同因素对分割与分类结果的影响,同时,我们比较了天绘影像与国外同级别高分影像的优劣性,为天绘影像的进一步应用提供了参考.     

基于动态规划的最优化医学超声图像边缘提取

动态规划（DP）是一种解决多阶段决策过程最优化的方法。图像边缘提取时为了使系统输出具有最小的不确定性，考虑最优化判据是必要的。动态规划算法用于图像的边缘检测主要是获得一个图像的最低能量代价阵的过程，而图像的边缘对应于最低代价阵中的终止点和起始点之间能量梯度降低最快的路径，由此可以由最低代价阵勾勒出需要的边缘。对于质量较差的图像，可以先用梯度算子和一种LUM滤波器相结合进行预滤波。实验表明，基于该算法用于超声图像的边缘检测要获得全局最优的稳定的边缘线，是一种理想的最优化算法。     

一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法

高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷.基于区域的面向对象影像分析方法,为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路,其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割.本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法.影像分割试验结果表明:该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标,调整影像分割的尺度参数,从而获得特定尺度下感兴趣的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础.     

基于2D Gabor小波与组合线检测算子的视网膜血管分割

单一的2D Gabor小波血管分割算法只考虑了图像滤波信息,忽略了血管形状和结构信息。为了更加精确快速地实现视网膜分割血管,提出了一种基于2D Gabor小波变换和组合线检测算子的视网膜血管分割方法。首先通过像素灰度值、4个尺度下的2D Gabor小波变换和组合线检测算子构造一个六维像素特征向量,然后使用贝叶斯高斯混合模型实现视网膜图像像素分类,最终实现血管分割。通过对通用的DRIVE眼底图像库中所有视网膜图像的实验仿真,结果表明算法获得了0.963 6的受试者特征工作曲线面积和0.948 6的准确率,优于单一的2D Gabor小波血管分割算法。     

基于清晰度评价的自适应阈值图像分割法

阈值法是一种被广泛使用的图像分割方法.本文从图像中信息的变化情况出发,提出一种基于图像清晰度评价的新颖的自适应阈值分割方法.该方法采用清晰度评价函数作为阈值化后图像内灰度相似性变化的度量方法,通过反复迭代并结合皮尔逊相关性直至找到最佳的分割阈值.通过多组图像数据尤其低对比度图像,包括钢板表面轻微缺陷等图像进行了测试对比.结果表明:相比传统阈值分割方法及其改进算法,在低对比度图像的处理上,本文方法能够自适应地准确找到合理阈值,具有优异的图像分割性能.     

基于二维阈值向量分割的足迹边缘提取方法

根据足迹图像特点,提出了基于灰度 梯度二维阈值向量区域分割的边缘提取方法·该方法以灰度 梯度共生矩阵为模型,利用最大熵原理,自动求出灰度 梯度二维阈值向量;用此二维阈值向量对图像进行区域分割,具有抗干扰能力强和正确分割模糊边缘像素的特点,构造两个适合足迹图像特点的结构元算子,对区域分割后的二值图像作数学形态学运算,以光滑边缘、提取边缘·大量实验表明,用本文方法提取的足迹边缘光滑,与原始图像具有很高的相似性;噪声得到抑制,取得令人满意的效果·     

基于区域分割的彩色航空影像建筑物自动检测

为了从高分辨率遥感图像中完整提取建筑物区域,采用区域分割的原理,研究了建筑物自动检测的方法。该方法首先利用利用K-Mean分类方法将地物分为两类:人工地物类和非人工地物类,然后利用阴影、Mean Shift分割信息来剔除人工地物类中干扰区域,再根据形状分析来确定真实的建筑物区域。本文用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,实验结果证明了该方法有着较高的识别率、较好的准确性和鲁棒性,具有实用价值。     

基于小波变换和亮度矩的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础，针对牌照与车身背景的分割问题，该文提出了基于小波变换和这度矩方法的车辆牌照阈值分割算法，首先，对车牌图像进行小波去噪，然后利用亮度矩对去噪后的车牌图像进行阈值分割，实验结果表明：此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获得车牌图像，且具有相对于图像的平移、尺度变化和旋转的低敏感性。     

基于遥感影像的郑州市建筑用地信息提取

以郑州市landsat ETM影像为数据源,进行建筑用地信息提取。首先,提取出归一化植被指数（NDVI）和归一化建筑指数（NDBI）影像,然后分别对所得的指数影像进行二值化,获得二值化图像,再利用叠加分析的方法对两幅指数图像进行逻辑判别,从而提取出建筑用地信息,再进行精度验证。结果表明,利用NDBI和NDVI相结合的方法弥补了单一利用归一化建筑指数的不足,同时人为干扰因素较少,是一种比较客观、准确、快捷的城市建筑用地信息提取方法。     

一种改进的基于柔性形态学的图像边缘检测方法

在介绍柔性形态学的基础上,提出先利用迭代算法得到图像分割的最佳阈值,以增强图像的边缘.再利用多尺度柔性边缘检测算子得到图像的边缘,该方法根据不同尺度边缘图像所含信息量的多少确定边缘的合成,所以能实现图像的自适应边缘检测.实验结果证明:该方法与传统边缘检测算子提取的结果比较,可以更好地抑制噪声,得到的边缘在连续性和平滑方面均得到了提高.